Я реализую программу, которая решает дифференциальное уравнение в Python 3.7.3, и есть одна функция, которую я просто не могу скомпилировать с Numba.Самая последняя его версия:
import numpy as np
from numba import jit, uint16, complex128, prange
# Here is the setup of the program, as well as variable initialization
@jit((complex128[:, :, :], uint16, complex128[:, :], complex128[:, :], complex128[:, :]), nopython=True)
def upd_x(rhs: np.ndarray, m: int, s: np.ndarray, a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray:
x = np.zeros((3, m, m//2+1))
x[2] = s*(1-a*(rhs[0]+rhs[1]))
for i in range(2):
x[i] = a*(rhs[i]+b*x[2])
return x
Что нужно сделать, это взять «правую часть» (rhs
) уравнения и обновить x
(x
имеет3 компонента, которые являются реальными полями, и код «обновляет» его в пространстве Фурье, поэтому последняя ось равна m//2+1
вместо m
) с помощью метода дополнения Шура.Когда я запустил код, я получил следующее сообщение:
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/Username/Desktop/Program/Program.py", line 95, in <module>
@jit((complex128[:, :, :], uint16, complex128[:, :], complex128[:, :], complex128[:, :]), nopython=True)
File "C:\Program Files\Python37\lib\site-packages\numba\decorators.py", line 186, in wrapper
disp.compile(sig)
File "C:\Program Files\Python37\lib\site-packages\numba\compiler_lock.py", line 32, in _acquire_compile_lock
return func(*args, **kwargs)
File "C:\Program Files\Python37\lib\site-packages\numba\dispatcher.py", line 659, in compile
cres = self._compiler.compile(args, return_type)
File "C:\Program Files\Python37\lib\site-packages\numba\dispatcher.py", line 83, in compile
pipeline_class=self.pipeline_class)
File "C:\Program Files\Python37\lib\site-packages\numba\compiler.py", line 955, in compile_extra
return pipeline.compile_extra(func)
File "C:\Program Files\Python37\lib\site-packages\numba\compiler.py", line 377, in compile_extra
return self._compile_bytecode()
File "C:\Program Files\Python37\lib\site-packages\numba\compiler.py", line 886, in _compile_bytecode
return self._compile_core()
File "C:\Program Files\Python37\lib\site-packages\numba\compiler.py", line 873, in _compile_core
res = pm.run(self.status)
File "C:\Program Files\Python37\lib\site-packages\numba\compiler_lock.py", line 32, in _acquire_compile_lock
return func(*args, **kwargs)
File "C:\Program Files\Python37\lib\site-packages\numba\compiler.py", line 254, in run
raise patched_exception
File "C:\Program Files\Python37\lib\site-packages\numba\compiler.py", line 245, in run
stage()
File "C:\Program Files\Python37\lib\site-packages\numba\compiler.py", line 501, in stage_nopython_frontend
self.locals)
File "C:\Program Files\Python37\lib\site-packages\numba\compiler.py", line 1105, in type_inference_stage
infer.propagate()
File "C:\Program Files\Python37\lib\site-packages\numba\typeinfer.py", line 915, in propagate
raise errors[0]
numba.errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend)
Invalid use of Function(<built-in function setitem>) with argument(s) of type(s): (array(float64, 3d, C), Literal[int](2), array(complex128, 2d, C))
* parameterized
In definition 0:
All templates rejected with literals.
In definition 1:
All templates rejected without literals.
In definition 2:
All templates rejected with literals.
In definition 3:
All templates rejected without literals.
In definition 4:
All templates rejected with literals.
In definition 5:
All templates rejected without literals.
In definition 6:
All templates rejected with literals.
In definition 7:
All templates rejected without literals.
This error is usually caused by passing an argument of a type that is unsupported by the named function.
[1] During: typing of staticsetitem at C:/Users/User/Desktop/Program/Program.py (98)
File "Programa.py", line 98:
def upd_x(rhs, m, s, a, b):
<source elided>
x = np.zeros((3, m, m//2+1))
x[2] = s*(1-a*(rhs[0]+rhs[1]))
^
Я не понимаю, почему в сообщении об ошибке указывается, что тип переменной не поддерживается, и я также не знаю, что мне нужноисправлять.Версии, которые я использую: numba == 0.44.1, numpy == 1.16.1.
Большое спасибо.